Multilevel evidence on how policymakers may reduce avoidable deaths due to COVID-19: the case of Brazil (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: SOUZA, RAFAEL DE FREITAS - FEARP ; FAVERO, LUIZ PAULO LOPES - FEA ; CORREA, HAMILTON LUIZ - FEA
- Unidades: FEARP; FEA
- DOI: 10.1504/IJMOR.2022.122218
- Subjects: MODELAGEM DE DADOS; COVID-19; PAÍSES EM DESENVOLVIMENTO
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Mathematics in Operational Research
- ISSN: 1757-5850
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 21, n. 3, p. 321-337, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SOUZA, Rafael de Freitas et al. Multilevel evidence on how policymakers may reduce avoidable deaths due to COVID-19: the case of Brazil. International Journal of Mathematics in Operational Research, v. 21, n. 3, p. 321-337, 2022Tradução . . Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Souza, R. de F., Fávero, L. P. L., Haddad, M. F. C., & Corrêa, H. L. (2022). Multilevel evidence on how policymakers may reduce avoidable deaths due to COVID-19: the case of Brazil. International Journal of Mathematics in Operational Research, 21( 3), 321-337. doi:10.1504/IJMOR.2022.122218 -
NLM
Souza R de F, Fávero LPL, Haddad MFC, Corrêa HL. Multilevel evidence on how policymakers may reduce avoidable deaths due to COVID-19: the case of Brazil. International Journal of Mathematics in Operational Research. 2022 ; 21( 3): 321-337.[citado 2026 fev. 13 ] -
Vancouver
Souza R de F, Fávero LPL, Haddad MFC, Corrêa HL. Multilevel evidence on how policymakers may reduce avoidable deaths due to COVID-19: the case of Brazil. International Journal of Mathematics in Operational Research. 2022 ; 21( 3): 321-337.[citado 2026 fev. 13 ] - Count data regression analysis: concepts, overdispersion detection, zero-inflation identification, and applications with R
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Informações sobre o DOI: 10.1504/IJMOR.2022.122218 (Fonte: oaDOI API)
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